【発明の詳細な説明】
超音波測定信号の適応的最適化方法
本発明は超音波測定信号の適応的最適化方法に関する。
超音波パルス−エコーシステムの測定精度及び構造分解能は、スペクトルに関
するシステム一帯域幅により、及び測定信号の時間的形状により規定的に決定さ
れる。例えば高い観測精度及び良好な軸方向分解能にとっては、幅広い周波数特
性及び可及的に短い立上がり、立下がり過渡振動期間が好ましい。通常慣用の超
音波変換器は、大抵は、減衰度の弱い共振変換器であり、該共振変換器は、有利
には、所定のモードで振動し、そして、音響媒質である空気への誤整合に基づき
、限られた効率−帯域幅−合成的特性ないし積、プロダクトを有する。この理由
から、当該の変換器のパルス状励振により、概して上述の意味合いで最適である
測定信号が生ぜしめられない。
超音波での材料検査に対して超音波変換器の送信信号の改善の方法が下記従来
技術を示す刊行物に記載されている、即ち、刊行物；「製錬、製鉄、現場作業レ
ポート、別刷り金属後処理」（Sonderdruck aus Fachberichte Huettenpraxis M
etall-Weiterverarbeitung，第19年度分，第2分冊，1988，H．A．Crostak: “G
rundlagen CS-Technik”。上記の改善は送信信号の周波数スペクトルの可変によ
り、例えば、１つのパルスと１つ又は、複数の選ばれた関数との乗算により、行
われる。
基本的には、変換器の非理想的な伝送特性を適当なフィルタリングにより部分
的に補償することが可能である。超音波技術の領域では、超音波測定システムの
特性データを改善するため所謂逆フィルタが適用され得る。
その種の逆フィルタは従来技術の下記刊行物から公知である。Sedki M．Riad,
“The Deconvolution Problem: An Overview”，IEEE,1986。
逆フィルタリングの場合、送信変換器から送信された超音波信号が受信され、
そして、それに引き続いて、システムの逆の伝達関数の作用を受ける。
更なる手法によれば、逆フィルタ関数を送信さるべき信号内に算入する（計算
上組み込む）のである。このことは、逆のプレフィルタリングを成す。
ポストフィルタリングの場合、受信信号は、各測定後毎にフィルタリングされ
ねばならない。アナログの可調整のフィルタは、実現が極めて困難であるので、
当該のフィルタリングは、大抵、デジタルフィルタで行われる。ここで、フィル
タリングを実時間で実施するのは部分的に相当大きなコストをかけなければ不可
能である。
逆プレフィルタリングの欠点は、超音波変換器の励振のための直線性の広帯域
のパワー送信−アンプの必要性である。大きなコスト及び相当大きな消費電力の
ため、それを使用することは、安価な“スタンドアロン形”機器では屡々受け容
れられない。
逆プレフィルタリング及びポストフィルタリング双方の欠点とするところは、
逆フィルタリングの計算のためにはシステム全体についての情報が存在しなけれ
ばならず、該情報は、事前に存在しなければならないものであり、それらの情報
を考慮しない場合、又は不正確なデータの場合、当該の方法プロセスは、著しく
不安定になりやすくなり、及び／又は最適の結果が得られないことである。
本発明の基礎を成す課題とするところは、超音波変換器から送信される超音波
信号の適応化方法であって、システム全体についての情報が存在しなくてもよい
ような当該の方法を提供することにある。更に、当該の方法は非直線性システム
にも適するものにするものである。
本発明の方法の利点とするところは、システム−伝送特性に無関係に、常に安
定した最適解の得られる、ないし、最適化手段が達成できることである。
更に、本発明の方法により、得られる付加的利点は、高い誤差を有する準ない
し部分的最適の結果（解）の得られる確率が小さいことである。更に本発明の方
法によりコスト高のハードウエア及びソフトウエアを省き得る。
上記課題は、メインクレーム１の方法により解決される。有利な発展形態は、
サブクレームに示されている。
而して、請求の範囲２の方法により信号最適化を一層改善できる。
軸方向分解能の最適化のため、請求の範囲３，４及び５の方法が特に適する。
立ち上がり過渡振動持続時間の最適化のため、例えばコンパレータ回路による
位相測定の精度の最適化のため請求の範囲６．７及び８の方法が特に適する。準
ないし部分的最適化の手段の生起確率を更に低減するため、請求の範囲９の方法
が適する。
次に図を用いて本発明を詳述する。
図１は、システムの概念図である。
図２は、最適化ルーチンのフローチャートである。
図３は、座標探索、サーチ方式使用の場合における典型的探索、サーチ経路の
概略図である。
図４は、包絡線、エンベロープ特性カーブ信号の適応的最適化のためのシステ
ムコンセプトの概略図である。
図５は、パルス応答の包絡線、エンベロープを示し、右方には、周波数特性を
示す。
図６は、左には、１つの最適化サイクル後の受信信
号の包絡線、エンベロープを示し、右方には、同じく周波数特性を示す。
図７は、左方に、複数のサイクル後の包絡線、エンベロープ特性カーブを示し
、右方に同じく周波数特性を示す。
図８は、右方に最適化送信信号を示し、右方に誤差特性カーブを示す。
図９は、単一のサンプリング値の典型的な誤差関数を示す。
図１０は、２つのサンプリング値に依存しての誤差関数を示す。
図１１は、パルス励振による適応的最適化のコンセプトの概念図である。
図１２は、右方に３つの量子化段階ないしステップ（ないし、３値モード）の
場合における最適化受信信号を示し、右方では周波数特性を示す。
図１３は、３つの量子化段階ないしステップ（ないし、３値モード）の場合に
おける最適化送信信号を示す。
図１４は、周波数特性において１つの零点を有するシミュレートされたパルス
応答を示し、右方には周波数特性を示す。
図１５は、図１４によりシミュレートされたシステムに対する最適化結果を示
し、右方にはそれにより周波数特性を示す。
図１６は、本発明の方法に適する回路装置の第１の実施形態を示す。
図１７は、本発明の方法に適する回路装置の第２の実施形態を示す。
最適化超音波信号生成のための基本的構成を図１に示す。自由プログラミング
された波形発生器、ゼネレータＷＦＧによっては、限られた時間長及び振幅離散
化付の１つの任意の送信信号ｓk（n）を生成できる。そのようにして生成された
送信信号ｓk（n）は、超音波変換器ＵＳＷを介して送信され、同一の超音波変換
器にて、又は別の超音波変換器ＵＳＷにて受信される。
受信信号ｅk（n）から誤差特徴ないし特徴量（以下たんに特徴ないし特徴量と
も称する）が導出される。該特徴ないし特徴量は、最適化過程の際、受信信号ｅk
（n）の重み付け評価のため、及び新たな送信信号ｓk（n）の計算のため使用さ
れる受信信号ｅk（n）は、システム全体ＧＳのパルス応答ｈ（n）（＝伝達関数
）を以ての送信信号ｓk（n）のコンポリューションにより得られる。
ｅk（n）＝ｓk（n）＊ ｈ（n）
送信信号ベクトルｓkは次のように得られる。
ｓk ＝（ｓk1，ｓk2・ ・・・ｓkN，ｓkn+1，・・・ｓkN）
1 ≦ n ≦ N
n＝送信信号のn番目のサンプリング値のインデックス
k＝Ｋ番目の送信信号のインデックス
受信信号ｅk（n）からは、誤差特徴ないし誤差特徴量ζが導出され、該誤差特
徴ないし誤差特徴量を用いて最適化が行われる。誤差関数ζ（ｓk）は、誤差特
徴ないし誤差特徴量ζの関数であり、従って、送信信号ベクトルSkの関数である
。
ζ（ｓk）＝ｆ（ｓk1、ｓk2、・・・ｓkN）
誤差特性カーブの形は、伝達関数ｈ（n）及び選ばれた誤差特徴ないし誤差特
徴量ζにより定まる。信号最適化は、次のように行う、即ち、誤差関数ζ（ｓk
）の値が可及的に最小になるように送信信号ベクトルｓkを変更修正するのであ
る。ここでは、Ｎ次元の最適化問題が対象とされ、それの複雑性は、誤差カーブ
の特性に由来する。
図２は最適化プロセスのシーケンスチャートを示す。初期化信号としてデルタ
−パルスから出発して、相次いで、１つの固定したステップ幅ｄだけＮ−座標方
向に進行していき、その結果誤差特徴ないし誤差特徴量は、個々の座標に関し最
小化される、それを以てスタートするステップ幅ｄは、送信サンプリング値の最
大可調整の振幅値の半分の大きさである。所定のステップ幅ｄを以てはいずれの
座標においても改善が達成されない場合には、ステップ幅ｄは、1/2に縮小され
、そして、すべての座標に対して最適化過程が繰り返される。当該プロセスの中
断評価判定基準（尺度量）は、次のような場合に充足される、即ち、ステップ幅
ｄ＝１（これは、最小のステップ幅を表す）を以て、もはや改善が得られない場
合充足される。
当該プロセスの始めにおける著しく大きなステップ幅は、次のような好ましい
積極的な作用をする、即ち、ここにおいて、当該プロセスが、高い誤差レベルを
以てフラットな局所的（ローカル）最小値へ走入し、そこで停滞するする確率が
僅かになるような好ましい積極的作用をする。
ここで、付言すべきことには、適応化の始めに小さなステップで著しく精密に
誤差最小値を１つの座標に関して求めるのは、有意義でない、それというのは、
個々の座標は相互に直交しておらず、従って、或１つの座標の最適値は他のすべ
ての座標に依存するからである。従って、個々の座標値の精密な最適化は、次の
ような場合のみ有意義となる、即ち、他のすべての座標も比較的良好に最適化さ
れている場合のみ有意義となる。上記の特性、振る舞いは、図３に示すように２
次元の非直交の空間において明示できる。サーチは、点Ａにて始まり、点Ｂの方
向に動く。ここで、相次いで、順次両方向Ｓ１ないしＳ２のうちの１つに向かっ
てサーチは進められる。誤差値は、瞬時の位置からＢまでのその都度の間隔によ
り定まる。
更に、図３から明らかなように、サーチプロセスは、基本的に安定しており、
単一モダリティの関数の場合絶対最小値に収束する。図３に示す破線は、スター
ト点Ａと目標点Ｂとの直接の経路を示す。
目下知られている多次元の最適化方法におけるように、利用されている超音波
信号最適化のための座標は探索、サーチ方法においても、次のことは避けられな
い、即ち単一モダリティでない関数の場合アルゴリズムが絶対最小値へ収束しな
いで、誤差関数ζ（ｓk）の準ないし部分的最適の局所的（ローカル）な最小値
に収束することが避けられない。劣悪な準ないし部分的最適解の確率を明瞭に低
減するため、受信信号に付加的にノイズ信号を重畳し、それにより、準ないし部
分的最適最小値外に“跳躍的に（ジャンプして）出て”而して、比較的低い誤差
レベルへ達することが可能である。この方法の場合、各最適化サイクル後ごとに
、又は学習成果停滞の場合、重畳されるノイズパワーは、順次低減される。多次
元最適化のための同等の基本的着想を有する方法は、下記文献に記載されている
、即ち
S.Kirkpatrick C.D．Gelatt，M.P.Vecchi，“Optimization by Simulated Ann
ealing，“Science，Vol．220 pp．671-680，May 1983との名称のもとで紹介さ
れている。超音波測定信号は、一般的に、ノイズ（障害）量を重畳されているの
で、受信信号のＳ／Ｎ比は、実際上著しく簡単に送信電圧の増大又は減少により
、又は幾つかの測定サイクルに亘っての平均化により達せられ得る。更に受信信
号のデジタル化処理の場合
計算上ノイズ量を加算し得る。
当該プロセスは、実際上、空気中超音波測定システムの包絡線、エンベロープ
特性カーブ信号に即してテストされた（図４参照）。そこには、被検適応的、ア
ダプティブ最適化器のコンセプト全体が示されている。自由にプログラミング可
能な波形発生器、ゼネレータＷＦＧによっては、送信信号が生成され、超音波変
換器ＵＳＷを介して放射送信される。レフレクタ（反射器）Ｒにて反射された信
号は、同一の超音波変換器又は他の超音波変換器ＵＳＷにより受信される。受信
信号からは復調器Ｄを用いて、包絡線、エンベロープ特性カーブ信号ｆeh（ｔ）
が取り出される。評価されたのは、低周波包絡線、エンベロープ特性カーブ信号
ｆeh（ｔ）であり、高周波時間信号ではないが、それに対しても、同じようにし
て可能である。誤差評価基準としては、包絡線、エンベロープ下方の面積（これ
は、電圧振幅の平均値に比例する）と、振幅最大値との比の２乗が使用された。
ここで、Ｔは、個々の測定サイクルの持続時間である。
要するに、僅かな誤差値ζは、狭幅の高い主振動波及び小さなスプリアスを有
する受信信号の場合得られ
る。従って、最良の信号は誤差値１を有するデルタ−パルスである。上記誤差評
価基準の利点とするところは、２つの特徴量である振幅ピーク値及び平均値を著
しく容易に、場合により簡単なオペアンプ回路で求め得ることである。誤差特徴
ないし誤差特徴量をハードウエアを用いて求める場合、もはや、時間信号をデジ
タル化する必要がなく、送信過程ごとに、たんにもう一度両特徴量をサンプリン
グすればよく、それによりハードウエアコスト及び処理時間は著しく低減される
。
使用される超音波変換器は、従来のλ／４整合層付の圧電性ラジアル−厚み振
動子である。変換器の相対的３ｄＢ帯域幅（中心周波数を通る３ｄＢ帯域幅）は
、ほぼ0.1である。システム−パルス応答全体は、ほぼ専ら、変換器−伝送特性
により定まる。システム−パルス応答の包絡線、エンベロープ特性カーブ及び所
属の周波数特性は、図５に示されている。
図に示されているシステムに対して最適化された送信信号が１２８のサンプリ
ング点及び８ビット量子化を以て生成されている。図６及び図７には、整合の２
つの最適化段階が示されている。図６は、第１の適応化サイクルの後の受信信号
の周波数特性及び包絡線、エンベロープ特性カーブを示す。要するに、ここでは
、すべての送信サンプリング値が、一度著しく大きな初期ステップ幅で最適化さ
れている。
図７には３６のサイクルの後の最適化の最終結果が示してある。受信信号の包
絡線、エンベロープ特性カーブにおいて明らかなようにスプリアスが著しく抑圧
され、受信信号スペクトルは、滑らかな経過を有し、それの形状は、ハニング窓
に著しく類似している。３ｄＢ帯域幅は通常のパルス応答に対比してほぼ５倍に
増大している。
事例の示しているところによれば、図８の左方に示すように、際立った送信信
号を生成でき、該送信信号により、明らかに改良された受信信号が生ぜしめられ
、該受信信号は、更なる信号評価に著しく良好に適するものである。
当該のプロセスの収束特性は、図８に示す誤差特性カーブに即して、明らかに
される。適応化サイクルの数に依存しての誤差値の発生展開が示してある。上記
特性カーブは学習カーブとも称される。第１の適応化サイクルでは、誤差量は、
著しく迅速に低減され、次いで、比較的緩慢に最小の終値に向かって放物線状に
収束する。中断評価基準は、３６のサイクルの後充足される。
誤差関数は概して、単一モダリティの関数ではない。関数全体のみならず、個
個の送信サンプリング値の誤差関数も複数の最小値を取り得る。ここの送信サン
プリング値の値に依存した誤差の典型的関数は、図９に示されている。
図１０は、２つの送信サンプリング値に依存しての誤差関数を示す。際立った
大域的最小値のほかに、関数の周辺領域内での複数の大域的最小値が明示されて
いる。個個の送信サンプリングの誤差関数が複数の最小値を有することは、誤差
関数全体が個個の誤差関数からなるという事項、事実のほかに殊に重要である、
その理由は、最適化特性全体が、個個の座標方向での各部分最適化に亘って及ん
でいるからである。
注記すべきことには、図９及び図１０は、適応化の始めに対してのみ典型的誤
差関数を成す。最適化が最小値の方向に推し進められた場合、個個の送信サンプ
リング値のすべての誤差関数は、２乗関数である（放物線特性）。
当該プロセスの更なる適用例を図１１に示してある。３２のサンプリング値を
包含する１つの送信信号は、３つの段階ないしステップで量子化されている。正
の電圧パルス、負の電圧パルス及び零電位。回路終段ＳＥを制御する一連のパル
スは、例えば、２つのシフトレジスタＳＲ２により生成され得、該シフトレジス
タＳＲは、送信過程前に相応の値をロードされる。最適化プロセスは、相応して
、３段階の量子化段に適合化されている。
適応化、適合化（図１２参照）の結果において、明らかなところによれば、当
該の簡単な送信信号（これは、図１３に示されている）の場合においても、受信
信号の明瞭な最適化（図１４参照）、が達成される。包絡線、エンベロープ特性
カーブにおけるスプリアスは、著しく低減され、信号帯域幅はパルス応答に比し
てほぼ２倍増大している。
ほぼ損失なしで、動作する送信回路は、ハイブリッド装置にて超音波変換器と
組合され得、それにより、比較的高いＳ／Ｎ比、比較的短い立ち上がり、立ち下
がり振動過渡時間及び／又は測定信号が得られるのであり、このことは、技術的
、物理的理由から、通常の超音波変換器では、達成されない、又は大きなコスト
を以てしか達成され得ない。
空気−超音波変換器アレイにとっても、本発明の方法が適する、それというの
は、コスト高のアナログプッシュプル終段は集積化回路終段アレイに置換され得
るからである。
軸方向の分解能の前述の最適化のほかに、ほかの評価基準、例えば受信された
超音波信号の第１振動の可及的に短い立ち上がり過渡振動も重要である。可及的
に急峻な立ち上がり過渡信号側縁により、アナログコンパレータ回路による信号
評価の場合の高い精度が得られる。上記特性の重み付けのための特徴ないし特徴
量は、例えば、受信された超音波信号における第１の最大値ｈ1の高さ、及び時
間的に先行する信号経過の勾配ｍ1である。誤差値ζSは、例えば次のように計算
される。
付加的にスプリアスを補償しようとする場合、誤差特徴ないし誤差特徴量ζ及
びζSを組み合わせて１つの誤差値ζkを形成できる。
粗い信号量子化は、或意味合いで、システムの非直線性を成す。従って、明ら
かになったように、当該プロセスにより、亦著しく非直線性のシステムを最適化
できる。逆フィルタリングの直接的計算（ここでは、直線的な信号伝送が前提で
ある）と異なって、特徴−ないし特徴量−支援された適応的信号最適化（本発明
の方法により実現されるような）の場合、伝送素子、例えば送信受信アンプの直
線性への極めて僅かな要求しか課せられず、それにより、ハードウエアが著しく
簡単化され得る。
本発明の方法のロバスト、頑強性は、更なる事例から明らかになる。ここで、
使用されているのは、周波数特性において、零点を有し、従って、直接的に反転
され得ないシステムのシミュレーションである。シミュレーションされたシステ
ムの信号経過は、図５におけるそれに相応する。ここで、信号スペクトルにおけ
る凹入部が純然たる零点によって置換されている（図
１４参照）。同等のスペクトルは、例えば、次のような超音波変換器に対して、
生じ得る、即ち、弱く減衰された種々のモードで振動し、それ故、信号エネルギ
が各モード間で消失的に小さい超音波変換器に対して生じ得る。特徴ないし特徴
量子化−支援された信号最適化の結果（図１５参照）において明らかなように適
合化された送信信号の生成が首尾良く行われる。
方法プロセスのロバスト性は、次のような事項、事実により得られる、即ち、
適応化中のシステム全体の特性がコントロールされるという事項、事実により得
られる。フィルタ関数の継続的変化は次のような場合のみ行われる、即ち、完全
な受信信号から導出される誤差特徴ないし誤差特徴量が小さくなり、従って、シ
ステムの特性が改善された場合のみ行われる。従って、最適化さるべきシステム
に無関係に当該プロセスが不安定になることが当初から起こり得ないようになり
、ここで、上記システムは、非直線性で、僅かに減衰され、“劣悪−配置” （
“ill posed”）であって、よい。
本発明の方法の更なる利点とするところは、逆信号の計算のためには何らの因
果性の考察が必要でない、それというのは、抽出された誤差信号が走行伝搬遅延
に無関係であり、受信信号の形のみが最適化されるからである。従って、無駄時
間を考慮する必要がない。
適応化速度は、音響伝搬走行時間に依存する送信過
程に必要な時間により決定的に定まる。計算のためプロセスが必要とする時間は
無視され得る、それと言うには、極めて簡単な僅かな少数のオペレーションを実
施しさえすればよいからである。
当該の方法は、安価なマイクロコンピュータ上でのインプリメンテーションに
適する、それというのは、たんに、著しく僅かな計算作業しか必要でないからで
ある。
図１６による回路装置は、本発明の方法には好適である。上記回路装置は１ o
ut of ８デコーダ、例えば、Silikonix ＨＶ１５Ｃを有し、該デコーダは、−６
０〜６０Ｖの種々の電圧を加えられる。上記電圧は、制御アドレスＡ０，Ａ１，
Ａ２に加えられる制御信号（これはマイクロコントローラＭＣ１に由来する）に
より、デコーダＤＥＣ（これには、超音波変換器ＵＳＷが接続されている）の出
力側に印加。供給される。物体にて反射された超音波信号は、超音波変換器ＵＳ
Ｗを介して受信されデコーダＤＥＣを介して受信アンプＥＶに供給される。増幅
された受信信号により包絡線復調器ＨＤを用いて包絡線特性カーブ信号が形成さ
れ、該包絡線カーブ信号は、Ａ／Ｄ変換器ＡＤＷに供給され該Ａ／Ｄ変換器は、
デジタル化された包絡線カーブ信号をマイクロコンピュータＭＣに転送する。マ
イクロコンピュータにおいては、当該プロセスは、適応的最適化のためインプリ
メントされる。
図１７に示す回路装置は、次のような点で図１６に示すものと異なっている、
即ち特徴抽出が、もはやマイクロコンピュータＭＣにおいて実施されず、Ａ／Ｄ
変換器ＡＤＷに前置接続のユニットにて特徴抽出ＭＥのため実施される点で異な
っている。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Adaptive optimization method of ultrasonic measurement signal
The present invention relates to a method for adaptively optimizing an ultrasonic measurement signal.
The measurement accuracy and structural resolution of an ultrasonic pulse-echo system depend on the spectrum.
System is defined routinely by the bandwidth and by the temporal shape of the measurement signal.
It is. For example, for high observation accuracy and good axial resolution,
The nature and the shortest possible rise and fall transient oscillation periods are preferred. Usually conventional
Acoustic transducers are usually weakly damped resonant transducers, which are advantageous.
Vibrates in a predetermined mode, and based on the misalignment with air, the acoustic medium,
With limited efficiency-bandwidth-synthetic properties or products. For this reason
From the pulsed excitation of the transducer in question is generally optimal in the above sense
No measurement signal is generated.
The following conventional methods for improving the transmission signal of the ultrasonic transducer for material inspection with ultrasonic waves
It is described in the publications indicating the technology, ie the publications; "Smelting, steelmaking, field work
Port, reprinted metal post-treatment ”(Sonderdruck aus Fachberichte Huettenpraxis M
etall-Weiterverarbeitung, 19th year, Second volume, 1988, H.E. A. Crostak: “G
rundlagen CS-Technik ”. The above improvement is achieved by changing the frequency spectrum of the transmitted signal.
For example, by multiplying one pulse by one or more selected functions,
Will be
Basically, the non-ideal transmission characteristics of the converter are partially
Compensation is possible. In the area of ultrasonic technology, ultrasonic measurement systems
A so-called inverse filter can be applied to improve the characteristic data.
Such an inverse filter is known from the following publications of the prior art: Sedki M. Riad, ENG GB
"The Deconvolution Problem: An Overview", IEEE, 1986.
In the case of inverse filtering, the ultrasonic signal transmitted from the transmitting transducer is received,
It is subsequently acted upon by the inverse transfer function of the system.
According to a further approach, an inverse filter function is included in the signal to be transmitted (calculation
Above). This results in the reverse pre-filtering.
In the case of post-filtering, the received signal is filtered after each measurement.
I have to. Analog tunable filters are extremely difficult to implement,
Such filtering is usually performed with a digital filter. Where phil
Implementing real-time tapping is only possible at a relatively high cost.
Noh.
The disadvantage of inverse pre-filtering is the wide band of linearity for excitation of the ultrasonic transducer.
Power transmission-the need for an amplifier. High cost and considerable power consumption
As such, its use is often acceptable on inexpensive "stand-alone" devices
I can't.
The disadvantages of both inverse pre-filtering and post-filtering are:
Information on the whole system must exist for the calculation of inverse filtering
The information must exist beforehand, and the information
If no consideration is given or the data is inaccurate, the method
It is prone to instability and / or less than optimal results.
The subject underlying the present invention is that the ultrasonic waves transmitted from the ultrasonic transducer
A signal adaptation method that does not require information about the entire system
Such a method is provided. In addition, the method may be a non-linear system.
It is also suitable for.
The advantage of the method of the invention is that it is always safe, irrespective of the system-transmission characteristics.
That is, a fixed optimal solution can be obtained or an optimizing means can be achieved.
Furthermore, the additional advantages obtained with the method of the invention are not as high as those with high errors.
That is, the probability of obtaining a partially optimum result (solution) is small. Further in the present invention
The method can save costly hardware and software.
The above problem is solved by the method of main claim 1. An advantageous development is
It is indicated in the subclaims.
Thus, signal optimization can be further improved by the method of claim 2.
The methods of claims 3, 4 and 5 are particularly suitable for optimizing the axial resolution.
For optimization of the rise transient vibration duration, for example, by a comparator circuit
The methods of claims 6.7 and 8 are particularly suitable for optimizing the accuracy of the phase measurement. Associate
10. The method according to claim 9, wherein the probability of occurrence of the means for partial optimization is further reduced.
Is suitable.
Next, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a conceptual diagram of the system.
FIG. 2 is a flowchart of the optimization routine.
FIG. 3 shows a coordinate search, a typical search when a search method is used, and a search path.
It is a schematic diagram.
FIG. 4 shows a system for adaptive optimization of envelope and envelope characteristic curve signals.
FIG.
Figure 5 shows the envelope and envelope of the pulse response.
Show.
FIG. 6 shows on the left the received signal after one optimization cycle.
It shows the envelope and envelope of the signal, and the right side shows the same frequency characteristics.
FIG. 7 shows, to the left, the envelope and envelope characteristic curves after a number of cycles.
The frequency characteristics are similarly shown on the right.
FIG. 8 shows the optimized transmission signal on the right side and the error characteristic curve on the right side.
FIG. 9 shows a typical error function for a single sampled value.
FIG. 10 shows an error function depending on two sampling values.
FIG. 11 is a conceptual diagram of the concept of adaptive optimization by pulse excitation.
FIG. 12 shows three quantization stages or steps (or ternary mode) to the right.
In this case, the optimized received signal is shown, and the frequency characteristic is shown on the right.
FIG. 13 illustrates the case of three quantization stages or steps (or ternary mode).
4 shows an optimized transmission signal in FIG.
FIG. 14 shows a simulated pulse with one zero in the frequency characteristic.
The response is shown, and the frequency characteristic is shown on the right.
FIG. 15 shows the optimization results for the system simulated by FIG.
The right side shows the frequency characteristics.
FIG. 16 shows a first embodiment of a circuit device suitable for the method of the present invention.
FIG. 17 shows a second embodiment of a circuit device suitable for the method of the present invention.
FIG. 1 shows a basic configuration for generating an optimized ultrasonic signal. Free programming
Limited time length and discrete amplitude depending on the selected waveform generator and generator WFG
One arbitrary transmission signal sk(N) can be generated. So generated
Transmission signal sk(N) is transmitted via the ultrasonic transducer USW and has the same ultrasonic conversion
Or at another ultrasonic transducer USW.
Received signal ekFrom (n), the error feature or feature (hereinafter simply the feature or feature
Is also derived). The feature or the feature amount is determined by the received signal e during the optimization process.k
(N) for weighting evaluation and a new transmission signal sk(N) used for calculation
Received signal ek(N) is the pulse response h (n) (= transfer function) of the entire system GS
) With the transmitted signal skIt is obtained by the composition of (n).
ek(N) = sk(N) * h (n)
Transmission signal vector skIs obtained as follows.
sk = (Sk1, Sk2... skN, Skn + 1, ... skN)
1 ≤ n ≤ N
n = index of the nth sampling value of the transmission signal
k = index of the K-th transmission signal
Received signal ekFrom (n), an error feature or an error feature ζ is derived, and the error feature
Optimization is performed using the signature or error feature. Error function ζ (sk) Is the error
Function of the signature or error feature ζ, and therefore the transmitted signal vector SkIs a function of
.
ζ (sk) = F (s)k1, Sk2, ... skN)
The shape of the error characteristic curve depends on the transfer function h (n) and the selected error characteristic or error characteristic.
It is determined by the charge. The signal optimization is performed as follows: the error function ζ (sk
) Is minimized as much as possible.kChange and correct
You. Here, the N-dimensional optimization problem is targeted, and its complexity is the error curve
Derived from the characteristics of
FIG. 2 shows a sequence chart of the optimization process. Delta as initialization signal
Starting from the pulse and successively by one fixed step width d, the N-coordinate
Error feature or error feature amount is calculated for each coordinate.
The step width d that starts with it is reduced is the maximum of the transmitted sampling value.
It is half the amplitude of the large adjustable amplitude value. With a given step width d
If no improvement is achieved in the coordinates, the step size d is reduced by a factor of two.
, And the optimization process is repeated for all coordinates. In the process
The evaluation criterion (scale amount) is satisfied in the following cases, that is, the step width.
With d = 1 (which represents the smallest step size), no improvement can be obtained anymore.
Satisfied.
Significantly large step widths at the beginning of the process are favorable, such as:
Act positively, that is, here the process has a high error level
The probability of entering a flat local minimum and stagnating there
It has a favorable aggressive action which is slight.
It should be noted here that at the beginning of adaptation, small steps
Finding the error minimum with respect to one coordinate is insignificant, because
The individual coordinates are not orthogonal to each other, so the optimal value of one coordinate is
This is because it depends on all coordinates. Therefore, the precise optimization of individual coordinate values is
Only makes sense, i.e. all other coordinates are relatively well optimized.
Is significant only if The above characteristics and behavior are as shown in FIG.
It can be specified in a non-orthogonal space of dimension. The search starts at point A and points B
Move in the direction. Here, successively in one of the two directions S1 and S2
The search proceeds. The error value is based on the respective interval from the instantaneous position to B.
Determined.
Furthermore, as is evident from FIG. 3, the search process is basically stable,
For a function with a single modality, it converges to the absolute minimum. The broken line shown in FIG.
4 shows a direct route between the point A and the target point B.
Ultrasound being utilized, as in currently known multidimensional optimization methods
The following are inevitable in the search and search method for the coordinates for signal optimization.
The algorithm does not converge to an absolute minimum for functions that are not single modalities.
Then, the error function ζ (sk) Quasi- or partially-optimal local minimum
Inevitably converge to Clearly lower probability of poor sub- or partially optimal solution
In order to reduce the noise, a noise signal is additionally superimposed on the received signal.
"Leaps out (jumps)" outside the fractional optimal minimum, and thus has relatively low error
It is possible to reach a level. With this method, after each optimization cycle
Or in the case of learning stagnation, the superimposed noise power is sequentially reduced. Multi-order
A method with equivalent basic ideas for ex-optimization is described in the following document
Ie
S. Kirkpatrick C.D. Gelatt, M.P. Vecchi, “Optimization by Simulated Ann
ealing, “Science, Vol. 220 pp. 671-680, introduced under the name May 1983.
Have been. Generally, the ultrasonic measurement signal is superimposed with a noise (obstruction) amount.
The signal-to-noise ratio of the received signal can be substantially significantly simplified by increasing or decreasing the transmission voltage.
, Or by averaging over several measurement cycles. Further received signal
In the case of digitization processing
The amount of noise can be added in the calculation.
The process is, in effect, the envelope, envelope of an airborne ultrasonic measurement system.
The test was performed according to the characteristic curve signal (see FIG. 4). There is a test adaptive,
The whole concept of the adaptive optimizer is shown. Freely programmable
The transmission signal is generated by an efficient waveform generator and the generator WFG,
It is radiated and transmitted via the switch USW. The signal reflected by the reflector (reflector) R
The signal is received by the same ultrasonic transducer or another ultrasonic transducer USW. Receiving
From the signal, the envelope and envelope characteristic curve signal feh (t) are demodulated using a demodulator D.
Is taken out. Evaluated low frequency envelope, envelope characteristic curve signal
feh (t), not a high-frequency time signal, but
It is possible. Error evaluation criteria include the envelope, the area under the envelope (this
Is proportional to the average value of the voltage amplitude) and the square of the ratio to the maximum amplitude.
Where T is the duration of each measurement cycle.
In short, a small error value ζ has a narrow main vibration wave and small spurious.
The received signal
You. Thus, the best signal is a delta-pulse with an error value of one. The above error rating
The advantage of the price criterion is that the two feature values, the amplitude peak value and the average value, are remarkable.
It can be obtained easily and, in some cases, with a simple operational amplifier circuit. Error features
In addition, when the error feature is obtained using hardware, the time signal is no longer
There is no need to tally, and both features are sampled once again for each transmission process.
Hardware costs and processing time are significantly reduced.
.
The ultrasonic transducer used is a conventional piezoelectric radial-thickness vibrator with a λ / 4 matching layer.
It is a child. The relative 3 dB bandwidth (3 dB bandwidth through the center frequency) of the converter is
Is almost 0.1. The entire system-pulse response is almost exclusively from the converter-transmission characteristics
Is determined by Envelope of the system-pulse response, envelope characteristic curve and location
The frequency characteristics of the genus are shown in FIG.
The transmit signal optimized for the system shown is 128 samples
, And is generated with the 8-bit quantization. FIG. 6 and FIG.
Two optimization stages are shown. FIG. 6 shows the received signal after the first adaptation cycle.
2 shows a frequency characteristic, an envelope, and an envelope characteristic curve. In short, here
, All transmitted sampling values are optimized once with a significantly larger initial step size
Have been.
FIG. 7 shows the end result of the optimization after 36 cycles. Package of received signal
Spurs are remarkably suppressed as evident in the entanglement and envelope characteristic curves
The received signal spectrum has a smooth course and its shape is a Hanning window
Remarkably similar to 3dB bandwidth almost 5 times compared to normal pulse response
Is growing.
According to the example, as shown on the left side of FIG.
And the transmitted signal produces a significantly improved received signal.
, The received signal is very well suited for further signal evaluation.
The convergence characteristic of the process is clearly shown in accordance with the error characteristic curve shown in FIG.
Is done. The evolution of the error value as a function of the number of adaptation cycles is shown. the above
The characteristic curve is also called a learning curve. In the first adaptation cycle, the amount of error is
Reduced significantly faster, then relatively slowly parabolically towards the minimum closing price
Converge. The break criterion is satisfied after 36 cycles.
The error function is generally not a function of a single modality. Not only the entire function, but individual
The error function of the transmission sampling values can also take a plurality of minimum values. Send sun here
A typical function of the error depending on the value of the pulling value is shown in FIG.
FIG. 10 shows an error function depending on two transmission sampling values. Outstanding
In addition to the global minimum, multiple global minimums in the region around the function are specified.
I have. The fact that the error function of individual transmission samplings has multiple minima is
Of particular importance, apart from the fact that the entire function consists of individual error functions,
The reason is that the entire optimization characteristic extends over each sub-optimization in the individual coordinate directions.
Because it is.
Note that FIGS. 9 and 10 show typical errors only at the beginning of the adaptation.
Form a difference function. If the optimization is pushed in the direction of the minimum value,
All error functions of the ring value are square functions (parabolic characteristics).
A further application of the process is shown in FIG. 32 sampled values
The one transmitted signal included is quantized in three stages or steps. Correct
Voltage pulse, negative voltage pulse and zero potential. A series of pulses that control the last stage SE of the circuit
The shift register can be generated by, for example, two shift registers SR2.
The data SR is loaded with a corresponding value before the transmission process. The optimization process is accordingly
, Adapted to three stages of quantization.
The results of the adaptation and adaptation (see FIG. 12) clearly show that
Even in the case of the simple transmitted signal (which is shown in FIG. 13)
A clear optimization of the signal (see FIG. 14) is achieved. Envelope and envelope characteristics
The spurs in the curve are significantly reduced and the signal bandwidth is smaller than the pulse response.
Almost doubled.
The transmission circuit, which operates with almost no loss, uses an ultrasonic transducer in a hybrid device.
Can be combined, thereby providing a relatively high signal-to-noise ratio, a relatively short rise and fall
A beam vibration transient time and / or a measurement signal is obtained, which
Not possible or costly with conventional ultrasonic transducers for physical reasons
Can only be achieved with
The method of the present invention is also suitable for air-ultrasonic transducer arrays,
Can replace the costly analog push-pull final stage with an integrated circuit final stage array
This is because that.
In addition to the above-mentioned optimization of the axial resolution, other criteria, such as the received
Also important is the shortest rising transient vibration of the first vibration of the ultrasonic signal. As possible
The rising edge of the transient signal makes the signal from the analog comparator circuit
High accuracy in evaluation is obtained. Features or features for weighting the above characteristics
The quantity is, for example, the first maximum h in the received ultrasound signal.1Height and time
The slope m of the signal course preceding immediately1It is. Error value ζSIs, for example, calculated as
Is done.
If additional spurs are to be compensated for, error features or error features and
ByeSAnd one error value ζkCan be formed.
Coarse signal quantization, in a sense, creates nonlinearities in the system. So obviously
As it turns out, the process also optimizes the system for significantly nonlinearities
it can. Direct calculation of inverse filtering (here, assuming linear signal transmission)
In contrast to the present invention, feature- or feature-assisted adaptive signal optimization (the present invention)
In this case, the transmission element, for example, the transmission and reception amplifier
Very few requirements on linearity are imposed, which leads to significant hardware
Can be simplified.
The robustness and robustness of the method of the present invention will become clear from further examples. here,
It is used that has a zero in the frequency response, and therefore directly inverts
This is a simulation of a system that cannot be performed. Simulated system
The signal course of the system corresponds to that in FIG. Here, in the signal spectrum
Is replaced by a pure zero (Fig.
14). Equivalent spectra, for example, for the following ultrasonic transducer:
Oscillating in various modes that can occur, ie, weakly attenuated, and therefore signal energy
Can occur for small ultrasonic transducers that vanish between each mode. Features or features
Quantization-as is evident in the results of the assisted signal optimization (see FIG. 15).
Generation of the combined transmission signal is performed successfully.
The robustness of the method process is obtained by the following items and facts:
The fact that the characteristics of the whole system during adaptation are controlled,
Can be A continuous change of the filter function occurs only when:
Error features or error features derived from the
Only performed if the characteristics of the stem have improved. Therefore, the system to be optimized
The process can no longer be unstable from the outset
Where the system is non-linear, slightly attenuated, and "poor-configuration" (
“Ill posed”).
A further advantage of the method according to the invention is that no factor is required for the calculation of the inverse signal.
There is no need to consider the effect of the error because the extracted error signal
Since only the shape of the received signal is optimized. Therefore, when wasteful
You don't have to worry about it.
The adaptation speed is determined by the transmission
The time required is determined decisively. The time required by the process to calculate
It can be neglected because it performs a very small number of extremely simple operations.
It is only necessary to give it.
This method is suitable for implementation on inexpensive microcomputers.
Suitable, because only very little computational work is required
is there.
The circuit arrangement according to FIG. 16 is suitable for the method according to the invention. The above circuit device is 1 o
ut of 8 decoder, for example, Silikonix HV15C, the decoder comprising -6
Various voltages from 0 to 60V can be applied. The voltages are controlled by the control addresses A0, A1,
The control signal applied to A2 (which comes from microcontroller MC1)
From the output of the decoder DEC (to which the ultrasonic converter USW is connected)
Apply to force side. Supplied. The ultrasonic signal reflected by the object is converted by the ultrasonic transducer US
It is received via W and supplied to the receiving amplifier EV via the decoder DEC. amplification
An envelope characteristic curve signal is formed by the received demodulated signal using the envelope demodulator HD.
The envelope curve signal is supplied to an A / D converter ADW, and the A / D converter
The digitized envelope curve signal is transferred to the microcomputer MC. Ma
In microcomputers, the process is implemented for adaptive optimization.
Is mentioned.
The circuit device shown in FIG. 17 differs from that shown in FIG. 16 in the following points.
That is, the feature extraction is no longer performed in the microcomputer MC, and the A / D
The difference is that it is implemented for the feature extraction ME in a unit connected upstream to the converter ADW.
ing.